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Resumo
O objetivo deste relatório é…
Principais resultados:
- Destaque 1.
- Destaque 2.
- …
Análise
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Datasets
Gráfico
Código
iris %>%
ggplot(aes(
x = Petal.Length,
y = Petal.Width,
fill = Species,
color = after_scale(colorspace::darken(fill, .4))
)) +
geom_point(shape = 21, size = 3) +
scale_fill_manual(values = c(
"virginica" = cores_tb[["azul"]],
"versicolor" = cores_tb[["laranja"]],
"setosa" = cores_tb[["cinza_claro"]]
)) +
labs(
title = "Um gráfico importante"
)Algumas vezes precisamos exibir o código, podemos fazer assim:
# testando uma função:
awesome_function <- function(x) {
stopifnot(is.integer(x))
a <- x + 10L
b <- x + 11L
c <- a + b
message("\nSomamos a com b!\n")
return(c)
}
awesome_function(30L)
#>
#> Somamos a com b!
#> [1] 81
# filtando um dataset
iris2 <- iris %>% tidylog::filter(Species == "setosa")
#> filter: removed 100 rows (67%), 50 rows remainingUsando tips
Note that there are five types of callouts, including: note, warning, important, tip, and caution.
This is an example of a callout with a title.
This is an example of a ‘folded’ caution callout that can be expanded by the user. You can use collapse="true" to collapse it by default or collapse="false" to make a collapsible callout that is expanded by default.
Usando abas
Código
iris %>%
ggplot(aes(
x = Petal.Length,
y = Petal.Width,
fill = Species,
color = after_scale(colorspace::darken(fill, .4))
)) +
geom_point(shape = 21, size = 3) +
scale_fill_manual(values = c(
"virginica" = cores_tb[["azul"]],
"versicolor" = cores_tb[["laranja"]],
"setosa" = cores_tb[["cinza_claro"]]
)) +
labs(
title = "Um gráfico importante"
)Código
iris %>%
group_by(Species) %>%
summarise(across(where(is.double), mean, .names = "{.col}")) %>%
pivot_longer(-Species) %>%
mutate(
Species = reorder(Species, value),
name = reorder(name, value)
) %>%
ggplot(aes(
x = Species,
y = value,
fill = name,
color = after_scale(colorspace::darken(fill, .4))
)) +
geom_col(position = "dodge") +
scale_fill_manual(values = c(
"Sepal.Length" = cores_tb[["azul"]],
"Petal.Length" = cores_tb[["laranja"]],
"Sepal.Width" = cores_tb[["cinza_quase_branco"]],
"Petal.Width" = cores_tb[["cinza_claro"]]
)) +
labs(
title = "Média de Iris"
)Interatividade
Trabalhando com gráficos em chunks OJS.
Código
penguins = transpose(palmerPenguins)
// range/slide de 32 até 50
viewof bill_length_min = Inputs.range(
[32, 50],
{value: 35, step: 1, label: "Bill length (min):"}
)
//checkbox de Islands
viewof islands = Inputs.checkbox(
["Torgersen", "Biscoe", "Dream"],
{ value: ["Torgersen", "Biscoe"],
label: "Islands:"
}
)
// aplica filtro no dataset
filtered = penguins.filter(function(penguin) {
return bill_length_min < penguin.bill_length_mm &&
islands.includes(penguin.island);
})
// plot
Plot.rectY(filtered,
Plot.binX(
{y: "count"},
{x: "body_mass_g", fill: "species", thresholds: 20}
))
.plot({
facet: {
data: filtered,
x: "sex",
y: "species",
marginRight: 80
},
marks: [
Plot.frame(),
]
}
)Referências
É importante que um relatório contenha:
- Contexto/objetivo do relatório
- Breve descrição e/ou dicionário dos dados utilizados
- Demarcação/limitação temporal do recorte de dados utilizados
- Análise em si (não apenas plots)
E até opcionais:
- Highlights/lowlights do processo
- Referências técnicas ou de negócio